Iris segmentation and extraction in eye images using Winner filter

Abstract

Çoğu göz görüntüsünün çözünürlüğü yüksektir ve klinik alanda kullanıldığında birçok hastalığa tanı koyabilen ve tedavi edebilen özellikler sunar. Otomatik bir sistemin geliştirilmesi, doktorlar ve uygulayıcılar için bu alanda büyük rahatlık sağlayabilir. Bu tezde, göz irisi bölütlemesi için sağlam bir yöntem ve iris segmentasyonunu analiz etmek için bazı otomatik algoritmalar sunacağız. Bu tezde, klasik yöntemlerden bazıları uygulanıyor ve kazan filtresi ile iris segmentasyonunu parçalayacağız. Son olarak, sonuçlarımızı diğer yöntemlerle karşılaştıracağız ve sonucumuzun diğer yöntemlerden daha iyi bir performans gösterdiğini göstereceğiz. Önerilen yöntemin test edilmesine yönelik bu tezde, Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü (CASIA) veritabanını kullandık. Nihayet sonuçlarımızı medyan filtre ve Gauss filtresi ile karşılaştırdık

Most eye images have a high degree of resolution and when used in the clinical area offer features that can diagnose and treat many diseases. The development of an automatic system could provide great convenience for doctors and practitioners in the field. In this thesis, we presented a robust method for eye iris segmentation and some automatic algorithms for analyzing the iris segmentation. In this thesis some classical methods implemented then with winner filter which. Finally we compared our result with other methods and we that our result has good performance than the other methods. In this thesis for the testing of proposed method we used Chinese Academy of Sciences Institute of Automation (CASIA) database. For Lamp database the corrected detected iris was 32%. For Interval we got 67.4% corrected iris detection. For Twins the best result was 74%. In finally we compared our result with median filter and Gaussian filter. With comparison we found that the proposed method has the best result than the other methods.